Anasayfa  »  Fen Bilimleri Enstitüsü »  Kalite Mühendisliği Tezli Yüksek Lisans Programı

DERS ADIDERS KODUYARIYILTEORİ + UYGULAMA (Saat)AKTS
İSTATİSTİKSEL ANALİZ KAL508 - 3 + 0 10

DERSİN TÜRÜSeçmeli
DERSİN DÜZEYİTezli Yüksek Lisans
DERSİN YILI-
YARIYIL-
AKTS10
ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)IProfesör Doktor Kumru Didem Atalay
Doktor Öğretim Üyesi Pelin Toktaş
DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI Bu dersin sonunda öğrenciler;
1) İstatistik veri setlerinin özetlenmesinde kullanılan sayısal ve grafiksel yöntemlerini uygulayarak yorumlayabilme becerisi kazanır.
2) Olasılığın tanımını ve kurallarını öğrenerek problem çözebilme becerisi kazanır.
3) Rassal değişken ve rassal değişkenlerin olasılık ve dağılım fonksiyonları kavramlarını öğrenip uygulayabilme becerisi kazanır.
4) Problemlere uygun olarak bazı kesikli ve sürekli olasılık dağılımlarını seçilebilme, uygulayabilme ve gerçek hayat problemleri ile ilişkilendirebilme becerisi kazanır.
5) İstatistiğin temel kavramlarını (kitle, örneklem, rasgele örnekleme, örnekleme dağılımı vb.) tanımlayabilme becerisi kazanır.
6) Güven aralıkları ve hipotez testlerinde örnekleme dağılımlarını kullanıp, çıkarsama yapabilme becerisi kazanır.
7) Yapılacak araştırmalarda değişkenler arası ilişkilerin ortaya koyabilme yeteneği kazanır.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİYüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARIYok
ÖNERİLEN DERSLERYok
DERS TANIMIOlasılık kavramının tekrarı. İstatistiğin konusu ve yöntemi. Temel kavramlar ve veri analizi. Merkezi eğilim ölçüleri. Örnekleme ve örnekleme yöntemleri, örnekleme dağılımları. Önemli dağılımlar ve dağılımların parametre tahminleri. İstatistik paket programlarının kullanımı. İstatistik tahmin, karar kuramı ve hipotez testleri. Regresyon ve korelasyon analizi. Varyans analizi.
DERS İÇERİĞİ
HAFTAKONULAR
1. Hafta Olasılık tanımları, Rassal değişken ve fonksiyonları
2. Hafta Beklenen değer ve momentler
3. Hafta Önemli Kesikli Dağılımlar
4. Hafta Önemli Sürekli Dağılımlar
5. Hafta Rasgele Örnekleme, Bazı Önemli İstatistikler,
6. Hafta Örnekleme Dağılımı Kavramı, Ortalamaların ve S2'nin Örnekleme Dağılımları
7. Hafta t-Dağılımı ve F-Dağılımı,
8. Hafta Ara Sınav
9. Hafta Ortalama ve Ortalama Farkları için Tek ve İki Örnek Tahmin Problemleri,
10. Hafta Hipotez Testi Kavramı, Hata Tipleri, P Değeri Kullanımı,
11. Hafta Ortalama ve Ortalama Farkları için Tek ve İki Örnek Hipotez Testleri,
12. Hafta Basit Doğrusal Regresyon ve Korelasyon,
13. Hafta Regresyonda ANOVA Yaklaşımı
14. Hafta Çoklu Regresyona Giriş.Kalite Mühendisliği uygulamaları.
15. Hafta
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLARWalpole R.E., Myers R.H. Myers Sh. L. Ye K. Probability and Statistics or Engineers and Scientists Prentice Hall. 7th edition.
Kara, İ., Olasılık, Bilim Teknik Yayınevi, İstanbul, 2000.
ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİAnlatım,Tartışma,Soru-Cevap,Sorun/Problem Çözme,Diğer
DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 SayısıToplam Katkısı(%)
Ara Sınav130
Ödev410
Mini-Sınav420
Devam145
Toplam(%)65
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%)65
Finalin Başarıya Oranı(%)35
Toplam(%)100
AKTS İŞ YÜKÜ
Aktivite Sayı Süresi(Saat) İş Yükü
Ara Sınav122
Kısa Sınavlara hazırlık4416
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi1412168
Final Sınavına Hazırlık12020
Ders Saati14342
Ara Sınava Hazırlık12020
Laboratuvar
Final Sınavı122
Ödevler4624
Toplam İş Yükü294
Toplam İş Yükü / 309,8
Dersin AKTS Kredisi10
DİLTürkçe
STAJ / UYGULAMAYok
  

PROGRAM YETERLİLİKLERİ (P) / DERSİN ÖĞRENME KAZANIMLARI (Ö) MATRİSİ
Ö1Ö2Ö3Ö4Ö5Ö6Ö7
P1  X   X   X   X   X   X   X
P2          X   X   X
P3  X   X   X   X   X   X   X
P4             
P5    X   X   X   X   X   X
P6